Искусственный интеллект приходит в зал суда

Мы часто слышим о провалах: в процессах всплывают фальсифицированные доказательства или вымышленные прецеденты, сгенерированные ИИ. Эти истории попадают в новости, потому что их легко поймать и эффектно описать. Но успешных рутинных случаев использования ИИ в судебных спорах, вероятно, в сотни, а то и тысячи раз больше. Просто их никто отдельно не считает: удачный черновик ходатайства или вовремя найденное противоречие в показаниях не становятся заголовком.

Вопрос давно сместился с «использовать ли ИИ» на «как грамотно использовать ИИ в судебных спорах, чтобы не навредить». Лучше всего это видно на примере фирм, которые встроили ИИ в ежедневную работу над спорами.

Оценка перспектив, без преувеличения, главный этап любого спора. От него зависит, стоит ли вообще идти в суд, на каких условиях заключать мировое соглашение и где провести красные линии.

Главная сила ИИ при оценке спора заключается в его непредвзятости. Он не влюблен в вашу позицию, не боится сказать клиенту неприятное и к тому же вообще не устает. У него можно узнать сколько угодно «вторых мнений», а также попросить посмотреть на дело с разных сторон: глазами оппонента, скептичного судьи, вышестоящей инстанции.

Чтобы получить от LLM-модели пользу, нельзя просто просить ее «оценить наши шансы». Лучше прямо поставить модель в позицию оппонента и заставить искать слабые стороны своей позиции. Например, такой промпт превращает ее в дотошного «адвоката дьявола»:

От «второго мнения» к дереву решений

Дальше оценку стоит оцифровать. Дерево решений (decision tree) раскладывает спор на развилки: в каждой узловой точке вы выбираете действие (судиться или мириться), а затем срабатывает случай (выиграть или проиграть) со своей вероятностью и денежным исходом. Перемножив вероятности на исходы, вы получаете математическое ожидание каждого сценария (средний денежный исход с поправкой на вероятности) и можете честно сравнить, например, гарантированное мировое соглашение с рискованным судебным процессом.

Раньше такие деревья рисовали вручную, часто в дорогих специализированных программах. Теперь ИИ помогает быстро собрать макет, предложить оценки вероятностей по аналогичным делам и пересчитать математическое ожидание при изменении любой переменной спора.

Такое дерево не обязательно собирать вручную. Скопируйте промпт, подставьте данные своего дела, и модель задаст недостающие вопросы, построит дерево и посчитает, при какой сумме мирового соглашения полноценное судебное разбирательство перестает быть выгодным:

Когда спор неизбежен, ИИ перестает быть советником и становится незаменимым помощником. Он берет на себя черновую и наиболее объемную работу: первые проекты процессуальных документов, выстраивание хронологии событий, резюме многотомных материалов, поиск противоречий в доводах оппонента. Юрист же тратит освободившееся время на составление стратегии и проверку уже выполненной работы.

Ниже собраны 10 ключевых задач в судебном споре с комментариями и оценкой пользы от ИИ в их выполнении. Закономерность простая: чем ближе задача к работе с вашими собственными материалами, тем выше польза; чем ближе к поиску источников «извне» и в особенности судебной практики, тем выше риск.

Любой помощник полезен ровно настолько, насколько полон контекст, который вы ему дали. Качество ответа ИИ напрямую зависит от того, что он видит. В судебном споре контекст складывается из всего массива дела, а не из одной бумаги, и чем полнее и чище он собран, тем точнее работает модель.

Что входит в контекст спора

Как собрать контекст и поделиться им

Собрать контекст в одном месте можно с помощью функционала «Проекты» (Projects), который есть в популярных ИИ-сервисах, или с помощью Claude Cowork. В проект можно загрузить документы напрямую, а Cowork умеет подключаться к облачным хранилищам (Google Drive, Box и другим) и брать материалы оттуда, не копируя их вручную. Таким образом, весь массив дела оказывается под рукой в одном окне.

Не менее важно, что контекстом можно делиться. В командных и организационных аккаунтах проект открывается коллегам, то есть вся команда сможет работать с одной выверенной базой, а не с десятком разрозненных копий.

Контекст собран, но доверять результату вслепую все равно нельзя. У ИИ есть ахиллесова пята: он уверенно выдает неверный и зачастую выдуманный результат за вполне правдоподобный. Свежее исследование экономистов прямо называет главной проблемой не интеллект машины, а пропускную способность человеческой проверки: чем больше ИИ генерирует информации, тем дороже и важнее становится ее верификация. В судебном споре эта проблема особенно актуальна: дотошной проверки требует все, что уходит в суд.

Отдельного внимания требуют три вещи:

Именно здесь ИИ ошибается чаще всего: придумывает несуществующие дела и незаметно подменяет формулировки.

Формальная проверка с помощью ИИ

Первый этап проверки можно поручить самому ИИ, но по строгой процедуре. Удобный инструмент — «навыки» (skills) и сценарии (workflow): вы один раз описываете, что и как проверять, а дальше модель прогоняет документ по чек-листу. Такой навык берет каждую ссылку, ищет первоисточник и помечает статус: подтверждено, не найдено, искажено. Живую проверку это не заменяет, но снимает первый пласт ошибок и экономит драгоценные часы.

Проверка живым юристом

Финальный этап — проверка человеком. Машина не отвечает перед судом и доверителем, ее нельзя привлечь к дисциплинарной ответственности. Поэтому последнее слово и подпись всегда за юристом: он оценивает не только наличие источника, но и стратегию, тон и уместность довода. Выстраивается простая цепочка: черновик ИИ сначала проходит формальную сверку (ее можно автоматизировать навыком (skill) или workflow), потом содержательную проверку юриста и только затем подписывается последним и отправляется в суд.

Даже при самой скрупулезной проверке ошибка может остаться незамеченной. Если это случилось, не ждите, пока оппонент укажет на нее судье. Раскройте ее первыми, предложив исправление трудов ИИ. Суд гораздо снисходительнее отнесется к тому, кто раскрыл и признал свой промах, чем к тому, кто решил о нем промолчать.

Проактивное раскрытие превращает потенциальную катастрофу в пример отличного кризис-менеджмента: вы контролируете ситуацию, демонстрируете добросовестность и сохраняете главное — доверие суда.

Краткость — сестра таланта. А в эпоху ИИ она же и жена, и мама, и теща таланта. ИИ позволяет за минуты раздуть документ до сотни страниц, чем часто злоупотребляют стороны. Беда в том, что судьи физически не успевают «переваривать» такие объемы.

Лаконичный документ с бо́льшей вероятностью будет прочитан целиком и принят судьей к сведению. Не поддавайтесь соблазну «усилить» позицию еще одним второстепенным доводом, он лишь размывает главные аргументы и крадет внимание и без того перегруженного судьи. Задача юриста в эпоху неограниченной информации — найти баланс между тем, чтобы изложить все весомые доводы, и тем, чтобы удержать фокус судьи. Чем больше страниц, тем больше доводов помещается в документ, но тем ниже шанс, что судья его дочитает. Оптимум там, где эти две линии пересекаются.

Конфиденциальность — важнейшая черта отношений клиента и юриста. Доверитель ожидает, что юрист никогда не раскроет доверенную ему информацию посторонним.

При этом и юристы, и клиенты уже несколько десятилетий передают друг другу информацию через облачные сервисы: почту вроде Outlook, мессенджеры, облачные хранилища. Во всех этих случаях у провайдера услуги есть технический доступ к данным. Обычно проблем это не вызывало: любые опасения нивелировались либо за счет сквозного (end-to-end) шифрования, которое обещают популярные мессенджеры, либо за счет прямого условия в пользовательском соглашении, что сервис не использует передаваемую информацию.

С появлением ИИ та же проблема предстала в новом свете. Провайдеры некоторых моделей могут использовать диалоги напрямую для обучения новых версий, в связи с чем у пользователей возникло разумное опасение: а не всплывут ли личные, конфиденциальные данные клиента во время обучения будущей модели?

Поэтому ключевой вопрос в части конфиденциальности сегодня состоит в том, обучается ли модель на данных того чата, в котором вы с ней работаете? И тут рынок уже выработал два подхода.

Вокруг этого уже складываются правила хорошего тона деловой и юридической этики. Доверитель вправе задать юристу несколько уточняющих вопросов, а юрист должен быть готов на них ответить:

1. Используется ли вообще ИИ при оказании юридических услуг и дает ли клиент на это свое согласие?
2. Осуществляется ли анонимизация данных перед загрузкой?
3. Какие именно модели и каких провайдеров используют?
4. Есть ли у фирмы прямой договор (подписка) с провайдером модели?
5. Гарантирует ли юрист, что модель не обучается на загруженных данных?
6. Заключено ли соглашение о Zero Data Retention (ZDR)?

Эти вопросы все чаще обсуждаются на этапе заключения соглашения между юристом и клиентом.

Конфиденциальность — это обязанность юриста не раскрывать сведения доверителя третьим лицам. Адвокатская тайна идет дальше: это особая привилегия, которую закон дает отношениям адвоката и клиента и подкрепляет специальными гарантиями. В России она есть только у адвокатов, а не у любого юриста. Причем держится эта привилегия все на той же конфиденциальности: как только материалы попали к постороннему, обязанность может считаться нарушенной. А загрузка данных клиента в публичный ИИ и есть, по существу, передача этих данных постороннему.

Адвокатская тайна в России

По Федеральному закону «Об адвокатской деятельности и адвокатуре в Российской Федерации» (от 31.05.2002 № 63-ФЗ, ст. 8 ↗) адвокатскую тайну составляют любые сведения, связанные с оказанием адвокатом юридической помощи доверителю. По Кодексу профессиональной этики адвоката (от 31.01.2003, ст. 6) срок хранения тайны не ограничен по времени, а освободить от нее адвоката может лишь сам доверитель. Гарантии серьезные: адвоката нельзя вызвать и допросить как свидетеля об обстоятельствах юридической помощи (ч. 3 ст. 56 УПК; исключение — по ходатайству самого адвоката с согласия доверителя), а обыск и выемка у адвоката идут по особому порядку на основании постановления судьи (ст. 450.1 УПК).

Однако такой механизм защиты предусмотрен лишь для адвокатов со статусом. Юристы без статуса (инхаусы, консультанты) опираются лишь на режим коммерческой тайны и NDA, которые раскрываются по запросу суда или следователя. На федеральном уровне Федеральная палата адвокатов РФ пока только вырабатывает единые подходы к взаимодействию с ИИ. Ее спикеры советуют обезличивать данные перед загрузкой, перепроверять каждый результат и согласовывать использование ИИ с доверителем. Формально гарантии есть, но применительно к ИИ они пока не проверены на практике.

В западных странах: привилегия и рабочий продукт

В странах общего права работают два механизма защиты. Привилегия «клиент-адвокат» (attorney-client privilege) защищает конфиденциальность переписки с юристом в целях получения юридического совета; она принадлежит клиенту и утрачивается при добровольном раскрытии любому третьему лицу. Верховный суд США назвал ее «старейшей из привилегий общего права» (Upjohn Co. v. United States, 1981, 449 U.S. 383 ↗). Существует также так называемая защита рабочего продукта (work-product doctrine, Hickman v. Taylor 1947 и правило 26(b)(3) FRCP): материалы, подготовленные в преддверии спора. Этот механизм защиты несколько прочнее — теряется он только при раскрытии процессуальному оппоненту. По разъяснению ABA № 512 (2024) перед вводом сведений о клиенте в самообучающийся ИИ необходимо его информированное согласие, которым не является шаблонная оговорка в договоре.

Вывод простой: работу с ИИ по делу должен осуществлять сам юрист и вести ее через корпоративные инструменты с соответствующими гарантиями конфиденциальности. Доверителя при этом стоит предупредить не «советоваться» с публичными чат-ботами для своего же блага.

Регуляторы и суды адаптируются к новой реальности, в которой большинство юристов регулярно используют ИИ. Поэтому регулирование применения ИИ в судебных спорах появляется сразу на нескольких уровнях: суды формируют соответствующую практику применения и толкования существующих норм, адвокатские палаты следят за соблюдением профессиональной этики, а законодатели регулируют само оказание юридических услуг с использованием ИИ. Можно с уверенностью ожидать, что подобное регулирование будет становиться все более детализированным. Ниже — срез по ключевым форумам: от российских судов и дружественных России юрисдикций до международного арбитража и судов США, ЕС.

Правила меняются едва ли не ежемесячно, единого стандарта нет и вряд ли когда-то будет. Рекомендуем взять за привычку перед каждой подачей проверять пять вещей: постоянное распоряжение конкретного судьи или регламент трибунала, политику ИИ-сервиса в отношении ваших данных, законное основание для обработки персональных данных, обязанность раскрывать использование ИИ, ну и конечно, галлюцинации ИИ в подготовленном им тексте.

Дисклеймер

Этот материал носит информационный характер и не является юридической консультацией. Цифры, реквизиты дел и оценки приведены для иллюстрации и подлежат самостоятельной проверке. Дерево решений и оценки пользы условны. За консультацией по применению ИИ в судебных спорах, оценке перспектив дела или внутренним регламентам обращайтесь в Buzko Krasnov.